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dc.contributor.authorBenkalfate, Meriem-
dc.contributor.authorMebarek, Samia-
dc.date.accessioned2022-07-19T10:12:23Z-
dc.date.available2022-07-19T10:12:23Z-
dc.date.issued2022-06-30-
dc.identifier.urihttp://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/18686-
dc.description.abstractLe thème de recherche présenté dans ce mémoire concerne l’estimation de la fréquence cardiaque en utilisant l’apprentissage profond d’une personne à une certaine distance de- vant une caméra. Les différents procédés proposés dans ce travail sont pour répondre à des besoins spécifiques dans le domaine de la médecine. Dans de nombreuses communautés, détecter et évaluer les émotions est un domaine de grand intérêt que ce soit dans les sciences humaines ou dans une perspective précise. La mesure sans contact de la fréquence cardiaque peut être utilisée dans de nombreuses applications médicales et sportives. Le manque de portabilité et les problèmes de con- nexion rendent les méthodes de surveillance traditionnelles difficiles à utiliser en dehors des environnements cliniques. Les techniques de vision par ordinateur ont montré que certaines variables physiologiques comme la fréquence cardiaque peuvent être mesurées sans contact. L’agrandissement vidéo est l’une de ces approches utilisées pour la dé- tection de la fréquence cardiaque. Dans ce mémoire, notre approche est de comparer les méthodes classiques et l’apprentissage profond. pour estimer la fréquence cardiaque d’une manière plus précise. Après avoir trouvé la méthode la plus fiable, on propose de créer notre propre base de données reliant sur des personnes de notre entourage. Cette base de données était scindée en deux parties, partie calme et partie stress où nous avons stimuler les utilisateurs avec l’effet stroop. Nous avons entraîné le système et validé nos résultats en utilisant un dispositif électronique de surveillance de la fréquence cardiaqueen_US
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversity of Tlemcen-
dc.subjectFréquence cardiaque,vision par ortinateuren_US
dc.subjectLes méthodes classiques,l'apprentissageen_US
dc.titleEstimation de la fréquence cardiaque par des méthodes d'apprentissage profond : comparaison avec les méthodes classiquesen_US
dc.typeThesisen_US
Collection(s) :Master en Automatique

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Estimation_de_la_frequence_cardiaque_par_des_methodes_d'apprentissage_profond_:_comparaison_avec_les_methodes_classiques.pdf2,44 MBAdobe PDFVoir/Ouvrir


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